基于深度强化学习的空中无人机基站资源分配与公平性研究

摘要

为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations, UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率，提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network, Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)算法。采用决斗网络(dueling network, DN)结构以克服动态环境的部分可观测问题，联合优化了UAV-BS的位置和下行链路功率分配，在更符合实际的空地概率信道模型中检验了Dueling-DQN算法的性能。结果表明，相较于对比算法，所提出的Dueling-DQN算法可以提供更高的数据速率和服务公平性，且随着地面用户数量的增大，算法的优势更加明显。Dueling-DQN算法可有效解决复杂非凸性问题，为UAV-BS的资源分配问题提供理论参考。

关键词

无线通信技术 / UAV / 空中基站 / 深度强化学习 / 资源分配 / 公平性